摘要：爬取百思不得姐首先一步一步來，我們先從爬最簡單的文本開始。將百思不得姐段子保存到中別忘了將管道加到配置文件中。雖然我只是簡單的爬了百思不得姐，不過這些方法可以應(yīng)用到其他方面，爬取更多更有用的數(shù)據(jù)。

前一篇文章介紹了很多關(guān)于scrapy的進階知識，不過說歸說，只有在實際應(yīng)用中才能真正用到這些知識。所以這篇文章就來嘗試利用scrapy爬取各種網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。

首先一步一步來，我們先從爬最簡單的文本開始。這里爬取的就是百思不得姐的的段子，都是文本。

首先打開段子頁面，用F12工具查看元素。然后用下面的命令打開scrapy shell。

scrapy shell http://www.budejie.com/text/

稍加分析即可得到我們要獲取的數(shù)據(jù)，在介紹scrapy的第一篇文章中我就寫過一次了。這次就給上次那個爬蟲加上一個翻頁功能。

要獲取的是用戶名和對應(yīng)的段子，所以在items.py中新建一個類。

class BudejieItem(scrapy.Item):
    username = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

爬蟲本體就這樣寫，唯一需要注意的就是段子可能分為好幾行，這里我們要統(tǒng)一合并成一個大字符串。選擇器的extract()方法默認會返回一個列表，哪怕數(shù)據(jù)只有一個也是這樣。所以如果數(shù)據(jù)是單個的，使用extract_first()方法。

import scrapy
from scrapy_sample.items import BudejieItem


class BudejieSpider(scrapy.Spider):
    """百思不得姐段子的爬蟲"""
    name = "budejie"
    start_urls = ["http://www.budejie.com/text/"]
    total_page = 1

    def parse(self, response):
        current_page = int(response.css("a.z-crt::text").extract_first())
        lies = response.css("div.j-r-list >ul >li")
        for li in lies:
            username = li.css("a.u-user-name::text").extract_first()
            content = "
".join(li.css("div.j-r-list-c-desc a::text").extract())
            yield BudejieItem(username=username, content=content)
        if current_page < self.total_page:
            yield scrapy.Request(self.start_urls[0] + f"{current_page+1}")

利用scrapy內(nèi)置的Feed功能，我們可以非常方便的將爬蟲數(shù)據(jù)導(dǎo)出為XML、JSON和CSV等格式的文件。要做的只需要在運行scrapy的時候用-o參數(shù)指定導(dǎo)出文件名即可。

scrapy crawl budejie -o f.json
scrapy crawl budejie -o f.csv
scrapy crawl budejie -o f.xml

如果出現(xiàn)導(dǎo)出漢字變成Unicode編碼的話，需要在配置中設(shè)置導(dǎo)出編碼。

FEED_EXPORT_ENCODING = "utf-8"

有時候爬出來的數(shù)據(jù)并不想放到文件中，而是存在數(shù)據(jù)庫中。這時候就需要編寫管道來處理數(shù)據(jù)了。一般情況下，爬蟲只管爬取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是否重復(fù)是否有效都不是爬蟲要關(guān)心的事情。清洗數(shù)據(jù)、驗證數(shù)據(jù)、保存數(shù)據(jù)這些活，都應(yīng)該交給管道來處理。當然爬個段子的話，肯定是用不到清洗數(shù)據(jù)這些步驟的。這里用的是pymongo，所以首先需要安裝它。

pip install pymongo

代碼其實很簡單，用scrapy官方文檔的例子稍微改一下就行了。由于MongoDB的特性，所以這部分代碼幾乎是無縫遷移的，如果希望保存其他數(shù)據(jù)，只需要改一下配置就可以了，其余代碼部分幾乎不需要更改。

import pymongo


class BudejieMongoPipeline(object):
    "將百思不得姐段子保存到MongoDB中"
    collection_name = "jokes"

    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get("MONGO_URI"),
            mongo_db=crawler.settings.get("MONGO_DATABASE", "budejie")
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]

    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()

    def process_item(self, item, spider):
        self.db[self.collection_name].insert_one(dict(item))
        return item

這個管道需要從配置文件中讀取數(shù)據(jù)庫信息，所以還需要在settings.py中增加以下幾行。別忘了在ITEM_PIPELINES中吧我們的管道加進去。

MONGO_URI = "mongodb://localhost:27017/"
MONGO_DATABASE = "budejie"

ITEM_PIPELINES = {
    "scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline": 1,
    "scrapy_sample.pipelines.BudejieMongoPipeline": 2
}

最后運行一下爬蟲，應(yīng)該就可以看到MongoDB中保存好的數(shù)據(jù)了。這里我用的MongoDB客戶端是Studio 3T，我個人覺得比較好用的一個客戶端。

scrapy crawl budejie

原來我基本都是用MySQL數(shù)據(jù)庫，不過重裝系統(tǒng)之后，我選擇了另一個非常流行的開源數(shù)據(jù)庫PostgreSQL。這里就將數(shù)據(jù)保存到PostgreSQL中。不過說起來，SQL數(shù)據(jù)庫確實更加麻煩一些。MongoDB基本上毫無配置可言，一個數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集合不需要定義就能直接用，如果沒有就自動創(chuàng)建。而SQL的表需要我們手動創(chuàng)建才行。

首先需要安裝PostgreSQL的Python驅(qū)動程序。

pip install Psycopg2

然后建立一個數(shù)據(jù)庫test和數(shù)據(jù)表joke。在PostgreSQL中自增主鍵使用SERIAL來設(shè)置。

CREATE TABLE joke (
  id      SERIAL PRIMARY KEY,
  author  VARCHAR(128),
  content TEXT
);

管道基本上一樣，只不過將插入數(shù)據(jù)換成了SQL形式的。由于默認情況下需要手動調(diào)用commit()函數(shù)才能提交數(shù)據(jù)，于是我索性打開了自動提交。

import psycopg2


class BudejiePostgrePipeline(object):
    "將百思不得姐段子保存到PostgreSQL中"

    def __init__(self):
        self.connection = psycopg2.connect("dbname="test" user="postgres" password="12345678"")
        self.connection.autocommit = True

    def open_spider(self, spider):
        self.cursor = self.connection.cursor()

    def close_spider(self, spider):
        self.cursor.close()
        self.connection.close()

    def process_item(self, item, spider):
        self.cursor.execute("insert into joke(author,content) values(%s,%s)", (item["username"], item["content"]))
        return item

別忘了將管道加到配置文件中。

ITEM_PIPELINES = {
    "scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline": 1,
    "scrapy_sample.pipelines.BudejiePostgrePipeline": 2
}

再次運行爬蟲，就可以看到數(shù)據(jù)成功的放到PostgreSQL數(shù)據(jù)庫中了。

以上就是抽取文本數(shù)據(jù)的例子了。雖然我只是簡單的爬了百思不得姐，不過這些方法可以應(yīng)用到其他方面，爬取更多更有用的數(shù)據(jù)。這就需要大家探索了。

說完了抽取文本，下面來看看如何下載圖片。這里以妹子圖為例說明一下。

首先定義一個圖片Item。scrapy要求圖片Item必須有image_urls和images兩個屬性。另外需要注意這兩個屬性類型都必須是列表，我就因為沒有將image_urls設(shè)置為列表而卡了好幾個小時。

class ImageItem(scrapy.Item):
    image_urls = scrapy.Field()
    images = scrapy.Field()

然后照例對網(wǎng)站用F12和scrapy shell這兩樣工具進行測試，找出爬取圖片的方式。這里我只是簡單的爬取一個頁面的上的圖片，不過只要熟悉了scrapy可以很快的修改成跨越多頁爬取圖片。再次提醒，爬蟲中生成Item的時候切記image_urls屬性是一個列表，就算只有一個URL也得是列表。

import scrapy
from scrapy_sample.items import ImageItem


class MeizituSpider(scrapy.Spider):
    name = "meizitu"
    start_urls = ["http://www.meizitu.com/a/5501.html"]

    def parse(self, response):
        yield ImageItem(image_urls=response.css("div#picture img::attr(src)").extract())

然后在配置文件中添加圖片管道的設(shè)置，還需要設(shè)置圖片保存位置，不然scrapy仍然會禁用圖片管道。

ITEM_PIPELINES = {
    "scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline": 1,
}
IMAGES_STORE = "images"

然后運行爬蟲，就可以看到圖片已經(jīng)成功保存到本地了。

scrapy crawl meizitu

從上面的圖中我們可以看到文件名是一堆亂碼字符，因為默認的圖片管道會將圖片地址做SHA1哈希之后作為文件名。如果我們希望自定義文件名，就需要自己繼承圖片管道并重寫file_path方法。

先將默認的file_path方法貼出來。

    def file_path(self, request, response=None, info=None):

        # check if called from image_key or file_key with url as first argument
        if not isinstance(request, Request):
            url = request
        else:
            url = request.url

        image_guid = hashlib.sha1(to_bytes(url)).hexdigest()  # change to request.url after deprecation
        return "full/%s.jpg" % (image_guid)

下面是我們的自定義圖片管道，這里獲取圖片URL的最后一部分作為圖片文件名，例如對于/123.JPG，就獲取123.jpg作為文件名。

import scrapy.pipelines.images
from scrapy.http import Request


class RawFilenameImagePipeline(scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline):
    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        if not isinstance(request, Request):
            url = request
        else:
            url = request.url
        beg = url.rfind("/") + 1
        end = url.rfind(".")
        if end == -1:
            return f"full/{url[beg:]}.jpg"
        else:
            return f"full/{url[beg:end]}.jpg"

如果文件名生成規(guī)則更加復(fù)雜，可以參考znns項目中的pipeline編寫。他這里要根據(jù)路徑生成多級文件夾保存圖片，所以他的圖片Item需要額外幾個屬性設(shè)置圖片分類等。這時候就需要重寫get_media_requests方法，從image_urls獲取圖片地址請求的時候用Request的meta屬性將對應(yīng)的圖片Item也傳進去，這樣在生成文件名的時候就可以讀取meta屬性來確定圖片的分類等信息了。

class ZnnsPipeline(ImagesPipeline):
    def get_media_requests(self, item, info):
        for image_url in item["image_urls"]:
            yield Request(image_url, meta={"item": item}, headers=headers)
            # 這里把item傳過去，因為后面需要用item里面的書名和章節(jié)作為文件名

    def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x["path"] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        return item

    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        item = request.meta["item"]
        image_guid = request.url.split("/")[-1]
        filename = u"full/{0[name]}/{0[albumname]}/{1}".format(item, image_guid)
        return filename

最后要說一點，如果不需要使用圖片管道的幾個功能，完全可以改為使用文件管道。因為圖片管道會嘗試將所有圖片都轉(zhuǎn)換成JPG格式的，你看源代碼的話也會發(fā)現(xiàn)圖片管道中文件名類型直接寫死為JPG的。所以如果想要保存原始類型的圖片，就應(yīng)該使用文件管道。

mm131是另一個圖片網(wǎng)站，為什么我要說這個網(wǎng)站呢？因為這個網(wǎng)站使用了防盜鏈技術(shù)。對于妹子圖網(wǎng)站來說，由于它沒有防盜鏈功能，所以我們從HTML中獲取的圖片地址就是實際的圖片地址。但是對于有反盜鏈的網(wǎng)站來說，當你順著圖片URL去下載圖片的時候，會被重定向到一個無關(guān)的圖片。因為這個原因，另外瀏覽器有緩存機制導(dǎo)致我直接訪問圖片地址的時候會先返回緩存的圖片，導(dǎo)致我浪費好幾個小時。最后我刷新瀏覽器的時候才發(fā)現(xiàn)原來被重定向了。

對于這種情況，需要我們研究怎樣才能訪問到圖片。使用Scrapy框架時 普通反爬蟲機制的應(yīng)對策略這篇文章列舉了一些常見的策略。我們要做的就是根據(jù)這些策略進行嘗試?，F(xiàn)在我用的是火狐瀏覽器，它的F12工具很好用，其中有一個編輯和重發(fā)功能可以方便的幫助我們定位問題。

在上面幾張圖中，我們可以看到直接嘗試訪問圖片會得到302，然后被重定向到一個騰訊logo上。但是在添加了Referer之后，成功獲得了圖片。所以問題就是Referer了。這里簡單介紹一下Referer，它其實是Referrer的誤拼寫。當我們從一個頁面點擊進入另一個頁面時，后者的Referer就是前者。所以有些網(wǎng)站就利用Referer做判斷，如果檢測是由另一個網(wǎng)頁進來的，那么正常訪問，如果直接訪問圖片等資源沒有Referer，就判斷為爬蟲，拒絕請求。這種情況下的解決辦法也很簡單，既然網(wǎng)站要Referer，我們手動加上不就行了嗎。

首先，對于圖片Item，新增一個referer字段，用于保存該圖片的Referer。

class ImageItem(scrapy.Item):
    image_urls = scrapy.Field()
    images = scrapy.Field()
    referer = scrapy.Field()

然后在爬蟲里面，抓取圖片實際地址的時候，同時設(shè)置當前網(wǎng)頁作為Referer。

import scrapy
from scrapy_sample.items import ImageItem


class Mm131Spider(scrapy.Spider):
    name = "mm131"

    start_urls = ["http://www.mm131.com/xinggan/3473.html",
                  "http://www.mm131.com/xinggan/2746.html",
                  "http://www.mm131.com/xinggan/3331.html"]

    def parse(self, response):
        total_page = int(response.css("span.page-ch::text").extract_first()[1:-1])
        current_page = int(response.css("span.page_now::text").extract_first())
        item = ImageItem()
        item["image_urls"] = response.css("div.content-pic img::attr(src)").extract()
        item["referer"] = response.url
        yield item
        if response.url.rfind("_") == -1:
            head, sep, tail = response.url.rpartition(".")
        else:
            head, sep, tail = response.url.rpartition("_")
        if current_page < total_page:
            yield scrapy.Request(head + f"_{current_page+1}.html")

最后還需要重寫圖片管道的get_media_requests方法。我們先來看看圖片管道基類中是怎么寫的。self.images_urls_field在這幾行前面設(shè)置的，scrapy會嘗試先從配置文件中讀取自定義的圖片URL屬性，獲取不到就使用默認的。然后在用圖片URL屬性從item中獲取url，然后傳遞給Request構(gòu)造函數(shù)組裝為一個Request列表，后續(xù)下載器就會用這些請求來下載圖片。

    def get_media_requests(self, item, info):
        return [Request(x) for x in item.get(self.images_urls_field, [])]

恰好我們要做的事情很簡單，就是遍歷一遍這個Request列表，在每個Request上加上Referer請求頭就行了。所以實際上代碼超級簡單。我們調(diào)用基類的實現(xiàn)，也就是上面這個，然后遍歷一邊再返回即可。

class RefererImagePipeline(ImagesPipeline):
    def get_media_requests(self, item, info):
        requests = super().get_media_requests(item, info)
        for req in requests:
            req.headers.appendlist("referer", item["referer"])
        return requests

最后啟用這個管道。

ITEM_PIPELINES = {
    # "scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline": 1,
    "scrapy_sample.pipelines.RefererImagePipeline": 2
}

運行一下爬蟲，這次可以看到，成功下載到了一堆圖片。

scrapy crawl mm131

當然你也可以關(guān)掉這個管道，然后運行看看，會發(fā)現(xiàn)終端里一堆重定向錯誤，無法下載圖片。

這僅僅是一個例子，實際上很多網(wǎng)站可能綜合使用多種技術(shù)來檢測爬蟲，這樣我們的爬蟲也需要多種辦法結(jié)合來反爬蟲。這個網(wǎng)站恰好只使用了Referer，所以我們只用Referer就能解決。

最后一個例子就來爬取CSDN上所有文章，其實在我的scrapy練習(xí)中很早就有一個簡單的例子，不過那個是在未登錄的情況下獲取所有文章的名字和鏈接。這里我要做的是登錄CSDN賬號，然后把所有文章爬下來保存成文件，也就是演示一下如何用scrapy模擬登錄過程。

為什么要選擇CSDN呢？其實也很簡單，因為現(xiàn)在POST明文用戶名和密碼還不需要驗證碼就能登錄的網(wǎng)站真的不多了??！當然用CSDN的同學(xué)也不用怕，雖然CSDN傳遞的是明文密碼，但是由于使用了HTTPS，所以安全性還是可以的。

翻了翻以前寫的文章，發(fā)現(xiàn)我確實寫過模擬CSDN登錄的文章Python登錄并獲取CSDN博客所有文章列表，不過運行了一下我發(fā)現(xiàn)CSDN頁面經(jīng)過改版，有些地方變了，所以還是需要重新研究一下。需要注意HTTPS傳輸是不會出現(xiàn)在瀏覽器F12工具中的，只有HTTP傳輸才能在工具中捕獲。所以這時候需要用Fiddler來研究。

不過實際上我又研究了半天，發(fā)現(xiàn)其實CSDN登錄過程沒變化，我只要把原來寫的一個多余的驗證函數(shù)刪了馬上又可以正常運行了……這里是我原來的CSDN模擬登錄代碼，用BeautifulSoup4和requests寫的。

又耗費了幾個小時終于把這個爬蟲寫完了，其實編碼過程真的沒費多少時間。主要是由于我對Python語言還是屬于速成的，很多細節(jié)沒掌握。比方說scrapy如何用回調(diào)方法來分別解析不同頁面、回調(diào)方法如何傳遞數(shù)據(jù)、寫文件的時候沒有檢查目錄是否存在、文件應(yīng)該用什么模式寫入、如何以UTF-8編碼寫文件、目錄分隔符如何處理等等，其實都是一些小問題，不過一個一個解決真的廢了我不少事情。

首先，照例定義一個Item，因為我只準備簡單下載文章，所以只需要標題和內(nèi)容兩個屬性即可，標題會作為文件名來使用。

class CsdnBlogItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

然后是爬蟲本體，這是我目前寫過的最復(fù)雜的一個爬蟲，確實費了不少時間。這個爬蟲跨越了多個頁面，還要針對不同頁面解析不同的數(shù)據(jù)。不過雖然看著復(fù)雜，其實倒是也很簡單。首先是初始方法，從命令行獲取CSDN登錄用戶名和密碼，然后存起來備用。由于需要用戶登錄，所以parse方法的作用就從解析頁面變成了用戶登錄。具體登錄過程在我原來那篇文章中詳細解釋過了。這里就是簡單的利用FormRequest.from_response方法將用戶名、密碼以及頁面中的隱藏表單域一起提交。需要注意的就是callback參數(shù)，它表示頁面返回的請求會有另一個方法來處理。

然后是redirect_to_articles方法，本來瀏覽器登錄成功的話，會返回一個重定向頁面，瀏覽器會執(zhí)行其中的JS代碼重定向到CSDN頁面。不過我們這是爬蟲，完全沒有執(zhí)行JS代碼的功能。實際上我們也完全不用在意這個重定向過程，既然登陸成功，有了Cookie，我們想訪問什么頁面都可以。所以這里同樣直接生成一個新請求訪問文章頁面，然后用callback參數(shù)指定get_all_articles作為回調(diào)。

從get_all_articles方法開始，我們就開始解析頁面了。這個方法首先查詢總共有多少頁，而且由于csdn服務(wù)器是REST形式的，所以我們可以直接將文章頁面基地址和文章頁數(shù)拼起來生成所有的頁面。在這些頁面中，每一頁上都有一些文章鏈接，我們點進去就能訪問實際文章了。生成所有頁面的鏈接之后，我們同樣設(shè)置回調(diào)，將這些頁面交給parse_article_links方法處理。

import scrapy
from scrapy import FormRequest
from scrapy import Request
from scrapy_sample.items import CsdnBlogItem


class CsdnBlogBackupSpider(scrapy.Spider):
    name = "csdn_backup"
    start_urls = ["https://passport.csdn.net/account/login"]
    base_url = "http://write.blog.csdn.net/postlist/"
    get_article_url = "http://write.blog.csdn.net/mdeditor/getArticle?id="

    def __init__(self, name=None, username=None, password=None, **kwargs):
        super(CsdnBlogBackupSpider, self).__init__(name=name, **kwargs)
        if username is None or password is None:
            raise Exception("沒有用戶名和密碼")
        self.username = username
        self.password = password

    def parse(self, response):
        lt = response.css("form#fm1 input[name="lt"]::attr(value)").extract_first()
        execution = response.css("form#fm1 input[name="execution"]::attr(value)").extract_first()
        eventid = response.css("form#fm1 input[name="_eventId"]::attr(value)").extract_first()
        return FormRequest.from_response(
            response,
            formdata={
                "username": self.username,
                "password": self.password,
                "lt": lt,
                "execution": execution,
                "_eventId": eventid
            },
            callback=self.redirect_to_articles
        )

    def redirect_to_articles(self, response):
        return Request(CsdnBlogBackupSpider.base_url, callback=self.get_all_articles)

    def get_all_articles(self, response):
        import re
        text = response.css("div.page_nav span::text").extract_first()
        total_page = int(re.findall(r"共(d+)頁", text)[0])
        for i in range(1, total_page + 1):
            yield Request(CsdnBlogBackupSpider.base_url + f"0/0/enabled/{i}", callback=self.parse_article_links)

    def parse_article_links(self, response):
        article_links = response.xpath("http://table[@id="lstBox"]/tr[position()>1]/td[1]/a[1]/@href").extract()
        last_index_of = lambda x: x.rfind("/")
        article_ids = [link[last_index_of(link) + 1:] for link in article_links]
        for id in article_ids:
            yield Request(CsdnBlogBackupSpider.get_article_url + id, callback=self.parse_article_content)

    def parse_article_content(self, response):
        import json
        obj = json.loads(response.body, encoding="UTF8")
        yield CsdnBlogItem(title=obj["data"]["title"], content=obj["data"]["markdowncontent"])

在parse_article_links方法中，我們獲取每一頁上的所有文章，將文章ID抽出來，然后和這個地址"http://write.blog.csdn.net/mdeditor/getArticle?id="拼起來。這是我編輯CSDN文章的時候從瀏覽器中抓出來的一個地址，它會返回一個JSON字符串，包含文章標題、內(nèi)容、Markdown文本等各種信息。同樣地，我們用parse_article_content回調(diào)函數(shù)來處理這個新請求。

下面就是最后一步了，在parse_article_content方法中做的事情很簡單，將JSON字符串轉(zhuǎn)換成Python對象，然后把我們需要的屬性拿出來。需要交給管道處理的Item對象，也是在這最后一步生成。當然除了用這么多回調(diào)函數(shù)來處理，我們還可以在一個函數(shù)中手動生成請求并處理響應(yīng)。

這種通過多個回調(diào)函數(shù)來處理請求的方式，在編寫復(fù)雜的爬蟲中是很常見的。例如我們要爬一個美女圖片網(wǎng)站，這個網(wǎng)站中每個美女都有好幾個圖集，每個圖集有好幾頁，每頁好幾張圖。如果我們希望按照分類和圖集來生成目錄并保存，那么不僅需要多個回調(diào)函數(shù)來爬取，還需要將圖集、分類等信息跨越多個回調(diào)函數(shù)傳遞給最終生成Item的函數(shù)。這時候需要利用Request構(gòu)造函數(shù)中的meta屬性，這里是一個例子，具體代碼大家自己看就行了。

最后就是文章保存管道了。這里沒什么技術(shù)難點，不過讓我這個以前沒弄過這玩意的人來寫，確實費了不少功夫。首先檢測目錄是否存在，如果不存在則創(chuàng)建之。假如目錄不存在的話，open函數(shù)就會失敗。然后就是用UTF8編碼保存文章。

class CsdnBlogBackupPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        dirname = "blogs"
        import os
        import codecs
        if not os.path.exists(dirname):
            os.mkdir(dirname)
        with codecs.open(f"{dirname}{os.sep}{item["title"]}.md", "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(item["content"])
            f.close()
        return item

最后別忘了在配置文件中啟用管道。

ITEM_PIPELINES = {
    # "scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline": 1,
    "scrapy_sample.pipelines.CsdnBlogBackupPipeline": 2
}

然后運行一下爬蟲，注意這個爬蟲需要接受額外的用戶名和密碼參數(shù)，我們使用-a參數(shù)來指定。

scrapy crawl csdn_backup -a username="用戶名" -a password="密碼"

這里說一下，我現(xiàn)在改為使用簡書來編寫文章，一來是由于簡書的體驗確實相比來說非常好，在編輯器中可以直接粘貼并自動上傳剪貼板中的圖片；二來因為簡書圖片沒有外鏈限制，所以Markdown文本可以直接復(fù)制到其他網(wǎng)站中，同時維護多個博客非常容易，如果有同時關(guān)注我CSDN和簡書的同學(xué)也會發(fā)現(xiàn)，很多文章我的提交時間基本只差了十幾秒，這就是復(fù)制粘貼所用的時間。包括剛剛爬下來的文章，只要在Markdown編輯器中打開，圖片都可以正常訪問。

以上就是我備份CSDN上文章的一個簡單例子，說它簡單因為真的沒干什么事情，單純的把文章內(nèi)容爬下來而已，其中的圖片存儲仍然依賴于簡書和其他網(wǎng)站來保存。有興趣的同學(xué)可以嘗試做更完善的備份功能，將每篇文章按目錄保存，文章中的圖片按照各自的目錄下載到本地，并將Markdown文本中對應(yīng)圖片的地址由服務(wù)器替換為本地路徑。把這些功能全做完，就是一個真正的文章備份工具了。由于水平所限，我就不做了。

這篇文章到這里也該結(jié)束了，雖然只有4個例子，但是我嘗試涵蓋爬蟲的所有應(yīng)用場景、爬取圖片、爬取文本、保存到數(shù)據(jù)庫和文件、自定義管道等等。希望這篇文章對大家能有所幫助！這些代碼全在我的Github上，歡迎關(guān)注。